RAG技术：让AI变得可信赖

在AI的应用中，幻觉问题一直是制约其落地的重要瓶颈。RAG技术通过将大模型的构建方式拧转成开卷考试的方式，从根本上改善了这一缺陷。

RAG与传统大模型的根本区别

与闭卷考试的传统大模型相比，RAG技术为AI提供了外部可靠资料库，确保了信息的最新性和准确性，避免了记忆混淆带来的错误。

RAG系统的三大核心优势

RAG的优势在于时效性、准确性和可溯源性，使得AI在回答问题时能够提供有据可依的响应，提升了用户的信任。

构建RAG系统的完整技术流程

该流程包括数据准备和实时问答两个阶段，其中，数据准备又细分为文档加载、文本分块、向量化和向量存储，确保AI能够高效检索相关信息。

RAG技术的进阶挑战与优化

搭建基础的RAG系统后，工业实践中面临更深层次的挑战，如分块的艺术、检索的精准度、混合检索等，这些都需要不断优化和调整以应对复杂场景中的问题。

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